Rare earth element bioaccumulation and anomalies in organisms of northeastern Nunavik (Quebec, Canada)
Bibliographic record
Abstract
Comme la demande mondiale des éléments de terres rares (ETR) ne cesse d'augmenter, de nouveaux projets d'exploration ont été lancés dans de nombreux pays, incluant au Canada. Le présent projet découle d'un programme communautaire environnemental issu d'une collaboration entre des chercheurs et la communauté inuite de Kangiqsualujjuaq suite à la proposition d’un projet minier d'ETR au Nunavik. Pour répondre aux études limitées sur la distribution des ETR dans les environnements non pertubés, cette étude rapporte les niveaux actuellement observés des sédiments, des lichens et de multiples espèces animales provenant d'écosystèmes terrestres, d’eau douce et du milieu marin du subarctique de l’est du Canada. Les résultats suggèrent que toutes les matrices ont la capacité d'accumuler les ETR, bien qu'une dilution trophique soit notée. De plus, l’analyse des tissus d’espèces alimentaires traditionnelles a démontré que le foie des vertébrés avait des concentrations d'ETR plus élevées que le muscle et le gras, tandis que les tissus osseux et rénaux présentaient généralement des concentrations intermédiaires. En outre, les tendances observées pendant l'analyse des anomalies du cérium sensibles aux transformations d’oxydoréduction ont suggéré que ces anomalies peuvent servir de biomarqueur dans l’exposition aux ETR et leur transformation biologique. Dans l'ensemble, cette étude présente une bioaccumulation et un fractionnement d’ETR spécifiques aux espèces et aux tissus, ce qui justifie des recherches plus approfondies afin de comprendre les facteurs de contrôle du comportement d’ETR au sein des espèces animales. Ces résultats peuvent également servir à établir des lignes directrices nationales d’ETR, et servir de référence dans les futures études de biosurveillance.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".